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基于CRF序列标注的中文依存句法分析器的Java实现
这是一个基于CRF的中文依存句法分析器,内部CRF模型的特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存,解码采用特化的维特比后向算法。相较于《最大熵依存句法分析器的实现》,分析速度翻了一倍,达到了1262.8655 sent/s 开源项目 本文代码已集成到HanLP中开源项目中,最新hanlp1.7版本已经发布 CRF简介 CRF是序列标注场景中常用的模型,比HMM能利用更多的特征,比MEMM更能抵抗标记偏置的问题。在生产中经常使用的训练工具是CRF++,关于CRF++的使用以及模型格式请参阅《CRF++模型格式说明》。 CRF训练 语料库 与《最大熵依存句法分析器的实现》相同,采用清华大学语义依存网络语料的20000句作为训练集。 预处理 依存关系事实上由三个特征构成——起点、终点、关系名称。在本CRF模型中暂时忽略掉关系名称(在下文可以利用其它模型补全)。 根据依存文法理论, 我们可以知道决定两个词之间的依存关系主要有二个因素: 方向和距离。因此我们将类别标签定义为具有如下的形式: [ + |- ] dPOS 其中, [ + | – ]表示方向, + 表示支配...
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Linux系统分别调用不同邮件服务器465端口发送短信
环境:centos7.2 python2.7.6 简介:通过编写的Python 脚本实现调用不同的邮件服务器465 端口发送短信。共四个。 脚本内容如下,具体内容不做介绍,主要是讲解如何通过该脚本实现上述需求。 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.utils import formataddr print("邮件发送测试默认使用的是465端口,邮件主机是使用的smtp.163.com") my_sender = raw_input("邮件账户:") my_pass = raw_input("邮件密码:") my_user = raw_input("收件人:") def mail(): ret=True try: msg=MIMEText('填写邮件内容','plain','utf-8') msg['From']=formataddr(["我是发件人",my_sender]) # 括号里的对应发件人邮箱昵称、发件人邮...
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